## PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TAKAGI-SUGENO-KANG PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI
Lutfi Salisa Setiawati 1 , Irwan Budiman 2 , Oni Soesanto 3 1,2,3 Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat
Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email : lutfi.salisa@gmail.com

## Abstract
Generally, expert system only show types of disease after user choose symptoms. In the study is done the addition of disease severity level. The method applied in the calculation  of  the  severity  is  a  method  of  Fuzzy  Inference  System  Takagi-Sugeno- Kang  (Method  of  Sugeno).  This  study  attempts  to  know  whether  method  Fuzzy Inference  System  Takagi-Sugeno-Kang  can  work  for  expert  system  in  giving  the diagnosis diseases of the teeth. The result of this research or severity for diseases of pulpitis reversible 38,53%, pulpitis irreversible 59,64%, periodontitis 69,62%, acute periodontitis  51,43%,  gingivitis  45.5%,  acute  pericoronitis  53,93%,  sub  acute pericoronitis  52,14%,  chronic  pericoronitis  46,05%,  caries  dentist  an  early  stage 37,61%, caries dentist toward an advanced stage 43,89%, caries dentist an advanced stage 51,76%, gangrene pulpa 42,5%, polyps pulpa 56,43%, and periostitis 58,55%. A conclusion  that  was  obtained  from  the  study  that  is  a  method  of  Fuzzy  Inference System Takagi-Sugeno-Kang could be applied to expert system of the teeth.
Key  Word:  Teeth  ,  Expert  System  ,  Expert  System  Teeth  ,  Fuzzy  Logic  ,  Fuzzy Inference System , Takagi-Sugeno-Kang , Fuzzy Sugeno

## Abstrak
Pada  umumnya,  istem  pakar  hanya  menampilkan  jenis  penyakit  setelah  user memilih gejala-gejala. Pada penelitian ini dilakukan penambahan tingkat keparahan penyakit.  Metode  yang  diterapkan  dalam  perhitungan  tingkat  keparahan  ini  yaitu Metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang (Metode Sugeno). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno- Kang  dapat  diterapkan  pada  sistem  pakar  dalam  memberikan  diagnosa  penyakit gigi. Hasil dari penelitian ini didapatkan tingkat keparahan untuk penyakit Pulpitis Reversibel 38,53%, Pulpitis Irreversibel 59,64%, Periodontitis 69,62%, Periodontitis Akut  51,43%,  Gingivitis  45,5%,  Perikoronitis  Akut  53,93%,  Perikoronitis  Sub  Akut 52,14%,  Perikoronitis  Kronis  46,05%,  Karies  Denties  Tahap  Awal  37,61%,  Karies Dentis Menuju Tahap Lanjut 43,89%, Karies Denties Tahap Lanjut 51,76%, Gangren Pulpa  42,5%,  Pulpa  Polip  56,43%,  dan  Periostitis  58,55%.  Kesimpulan  yang didapatkan dari penelitian ini yaitu  metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno- Kang dapat diterapkan pada sistem pakar gigi.
Kata  Kunci  :  Gigi,  Sistem  Pakar,  Sistem  Pakar  Gigi,  Logika  Fuzzy,  Fuzzy  Inference System, Takagi-Sugeno-Kang, Fuzzy Sugeno

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Anggraeny [2] ,  penerapan  ilmu  komputer  semakin  meluas  ke berbagai  bidang.  Penerapan  ilmu  komputer  di  bidang  kedokteran  sudah  banyak berkembang,  ilmu  komputer  membantu  dokter  untuk  menganalisa  hasil  scan, mammografi, dll. Sistem pakar merupakan salah satu cabang ilmu komputer yang juga diterapkan di bidang kedokteran.
Menurut  Kusrini [3] ,  sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer  sehingga  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  sebagaimana  yang  dilakukan  oleh  seorang  pakar. Berbagai model yang telah dikembangkan dalam ilmu komputer di bidang sistem pakar,  memberikan  dampak  yang  baik  bagi  para  pengembang  aplikasi  dalam memecahkan  masalah.  Namun  menurut  Setiawati [1] ,  sistem  pakar  gigi  pada umumnya  hanya  menghasilkan  keputusan  dengan  menampilkan  jenis  penyakit setelah user memilih gejala gejala yang dirasakan setelah melakukan cek diagnosa. Padahal  jika  ada  keterangan  tingkat  keparahan  maka  akan  dapat  diketahui presentase dari keparahan penyakit yang diderita.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penambahan  tingkat  keparahan  pada  sistem pakar  gigi.  Salah  satu  metode  yang  dipakai  untuk  pemecahan  masalah  tersebut adalah logika fuzzy. Menurut Laudon [4] , kemudahan yang diberikan oleh metode ini adalah bahasanya yang mudah dimengerti. Metode Inferensi Fuzzy dibagi menjadi 3  metode  dengan  penemu  yang  berbeda  yaitu  metode  Takagi-Sugeno-Kang (Sugeno), Tsukamoto, dan Mamdani.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  menerapkan  metode  Fuzzy  Inference  System Takagi-Sugeno-Kang  pada  sistem  pakar  gigi  untuk  mendapatkan  tingkat keparahan  penyakit.  Dari  hasil  penerapan  metode  tersebut  maka  akan  dapat diketahui kemampuan metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dalam memberikan diagnosa penyakit gigi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Logika Fuzzy
Menurut Susilo [5] ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami himpunan fuzzy, yaitu:
a. Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh: permintaan, persediaan, produksi.
b. Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  kondisi  atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki dua atribut. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau  kondisi  tertentu  dengan  menggunakan  bahasa  alami.  Contoh:  muda, parobaya,  tua.  Numeris,  yaitu  suatu  nilai  angka  yang  menunjukkan  ukuran dari suatu variabel. Contoh: 3, 4, 17.
c. Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk dioperasikan  dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Contoh:  semesta  pembicaraan untuk variabel temperatur: X= [0,100]
d. Domain  himpunan  fuzzy  adalah  keseluruhan  nilai  yang  diizinkan  dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh domain himpunan fuzzy untuk semesta X=[0, 120].

## 2.2. Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang
Menurut Wang [6] metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang pada tahun  1985.  Aturan  sistem  inferensi  fuzzy  Sugeno  merupakan  toolbox  untuk membangun  sistem  fuzzy  logic  berdasarkan  Metode  Sugeno.  Karakteristik  sistem utama adalah pada fleksibilitas yang berarti sistem memudahkan pengguna untuk memodifikasi  sistem  data  (sistem  dinamik),  dapat  digunakan  dalam  setiap  jenis platform (portabilitas), dan juga bekerja untuk sistem operasi multi..
Menurut  Wang [6] ,  keuntungan  menggunakan  metode  Takagi  –  Sugeno  - Kang ini di antaranya:
a. Lebih efisien dalam masalah komputasi
b. Bekerja paling baik untuk teknik-teknik linear
c. Bekerja paling baik untuk teknik optimasi dan adaptif
d. Menjamin kontinuitas permukaan output
Output  fuzzy  Sugeno  berupa  defuzzyfikasi.  Sistem  fuzzy  Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu  perhitungan  matematika  sederhana  sebagai  bagian  THEN.  Pada  perubahan ini,  sistem  fuzzy  memiliki  suatu  nilai  rata-rata  tertimbang  (Weighted  Average Values) di dalam bagian aturan fuzzy IF-THEN.

## 2.3. Rumus Metode Takagi-Sugeno-Kang
Rumus  umum  untuk  fuzzifikasi metode Fuzzy  Inference  System Takagi- Sugeno-Kang yaitu sebagai berikut :
………………….(1)
Keterangan : x = Bobot nilai yang sudah ditentukan pada setiap gejala yang dipilih a = Batas nilai minimum pada setiap gejala b = Nilai tengah dari batas minimum dan maksimum c = Batas nilai maksimum pada setiap gejala Rumus  umum  untuk  defuzzifikasi metode Fuzzy  Inference  System Takagi- Sugeno-Kang yaitu sebagai berikut :
WA = α 1 z 1 + α 2 z 2 + α 3 z 3 + … + α n z n ………………….(2) α 1 +  α 2 + α 3 + … + α n Keterangan : WA = (Weighted Average) Nilai rata-rata a n = Nilai predikat aturan ke-n
z n = Indeks nilai input (konstanta) ke-n

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis
Untuk menerapkan metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang ada beberapa variabel yang diperlukan, yaitu bobot nilai dari setiap gejala, batas nilai
minimum  setiap  gejala,  batas  nilai  maksimum  setiap  gejala,  dan  aturan  yang menunjukkan gejala-gejala yang dimiliki oleh setiap penyakit.

## 3.2 Akuisisi Pengetahuan
Berdasarkan  asumsi  dari  pakar  dan  penerapan  dari  logika  fuzzy  (logika kekaburan)  maka  range  interval  dibagi  menjadi  3  kategori,  yaitu  ringan  dengan kisaran (0,0 ≤ a ≤ 0,4), agak parah dengan kisaran (0,3 ≤ a ≤ 0,7), dan parah dengan kisaran (0,6 ≤ a ≤ 1).
Gambar 1. Range Interval Pada Tiap Gejala Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016
Berikut  adalah  kategori  gejala  beserta  bobot  nilai  interval  setiap  gejala. Bobot nilai interval didapatkan dari pengalaman pakar.
Tabel 1. Tabel Kategori dan Nilai Interval
KODE SAKIT GIGI INTERVAL G1 Gigi terasa sakit 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) KODE SAKIT GIGI KARENA RANGSANGAN INTERVAL G2 Sakit  karena  rangsangan  (makanan/minuman/udara) panas/dingin/manis/asam 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G3 Sakit  lebih  parah  saat  terkena  rangsangan  dingin daripada panas 0,5 (0,3 ≤ a ≤0,7) KODE SAKIT GIGI TANPA RANGSANGAN INTERVAL G4 Sakit gigi tetap bertahan lama bila rangsangan hilang 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G5 Sakit gigi bisa terjadi tanpa ada rangsangan 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE SAKIT GIGI BERDENYUT INTERVAL G6 Sakit  terasa  berdenyut  pada  gigi  saat  mengunyah  / menggigit 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G7 Sakit terasa berdenyut pada gigi terkadang saat tidur 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G8 Sakit terasa berdenyut pada gigi yang terus menerus 0,8 (0,6 ≤ a ≤1)
KODE LAMA SAKIT INTERVAL G9 Sakit  ringan  hingga  sedang  pada  gigi  paling  lama  10 detik  (sebentar) 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G10 Sakit  ringan  hingga  sedang  pada  gigi  selama  beberapa menit, beberapa jam, beberapa hari (lama) (0,3 ≤ a ≤1) a) Sakit ringan hingga sedang pada gigi selama beberapa menit, sampai 2 hari 0,5 b) Sakit ringan hingga sedang pada gigi selama lebih dari 2 hari 0,8 KODE LOKASI SAKIT INTERVAL G11 Sakit gigi dapat ditentukan lokasinya 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G12 Sakit gigi sulit ditentukan lokasinya 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE WARNA GIGI INTERVAL G13 Permukaan gigi berwarna kecokelatan/keabu-abuan 0,5 (0,3 ≤ a ≤0,7) G14 Permukaan gigi berwarna hitam 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE LUBANG GIGI INTERVAL G15 Gigi berlubang (0,0 ≤ a ≤1) a) Gigi  berlubang kecil pada permukaan 0,15 b) Gigi berlubang agak dalam mendekati saraf 0,5 c) Gigi berlubang lebih dalam hingga mengenai gusi 0,8 G16 Rasa sakit menusuk pada lubang gigi 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G17 Lubang gigi berbau busuk 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G18 Ada penonjolan terbentuk daging keluar dari lubang gigi berwarna merah tua,kasar/tidak licin/bertitik-titik 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G19 Tonjolan daging dari lubang gigi mudah berdarah 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE GIGI GOYANG INTERVAL G20 Gigi goyang (0,0 ≤ a ≤1) a) Gigi goyang 1 arah 0,15 b) Gigi goyang 2 arah 0,5 c) Gigi goyang semua arah 0,8 KODE GUSI INTERVAL G21 Pembengkakan pada gusi 0,2 (0,0 ≤ a ≤0,4) G22 Gusi terlihat mengkilat 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G23 Rasa sakit pada gusi bila disentuh 0,5 (0,3 ≤ a ≤0,7) G24 Pendarahan pada gusi 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G25 Gusi lunak pada saat disentuh tetapi tanpa rasa sakit 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE WARNA GUSI INTERVAL G26 Warna merah muda pada gusi 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G27 Warna merah menyala atau merah ungu pada gusi 0,5 (0,3 ≤ a ≤0,7) KODE MULUT INTERVAL G28 Mulut terasa kering 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G29 Tidak sukar membuka mulut 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) G30 Sukar membuka mulut 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G31 Bau mulut 0,8 (0,6 ≤ a ≤1)
KODE WAJAH INTERVAL G32 Pembengkakan wajah 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) KODE DEMAM INTERVAL G33 Demam 0,15 (0,0 ≤ a ≤0,4) KODE SAKIT LAINNYA INTERVAL G34 Sakit dapat menjalar ke belakang telinga 0,5 (0,3 ≤ a ≤0,7) G35 Sakit saat ditekan kelenjar getah bening 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G36 Sakit menjalar melalui beberapa otot 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) G37 Tulang bengkak dan terasa sakit 0,8 (0,6 ≤ a ≤1) Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference
System Takagi-Sugeno-Kang. 2016
Untuk  tingkat  keparahan  penyakit  dibagi  menjadi  4  kategori,  yaitu  ringan dengan kisaran dengan kisaran (0 ≤ a ≤ 25%), agak parah dengan kisaran dengan kisaran (25,1% ≤ a ≤ 50%), parah dengan kisaran dengan kisaran (50,1 ≤ a ≤ 75), parah dengan kisaran dengan kisaran (75,1% ≤ a ≤ 100%).
Gambar 2. Range Interval Tingkat Keparahan Penyakit Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016
Berikut  adalah  nilai  tingkat  keparahan  dari  setiap  penyakit  yang  telah didapatkan dari pakar.
Tabel 2. Tabel Tingkat Keparahan Penyakit KODE PENYAKIT RANGE KEPARAHAN KETERANGAN P1 Pulpitis Reversible (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P2 Pulpitis Irreversible (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P3 Periodontitis (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P4 Periodontitis Akut (50% < a ≤ 75%) Parah P5 Gingivitis (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P6 Perikoronitis Akut (50% < a ≤ 75%) Parah P7 Perikoronitis Sub Akut (50% < a ≤ 75%) Parah P8 Perikoronitis Kronis (50% < a ≤ 75%) Parah P9 Karies Denties Tahap Awal (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P10 Karies Denties Menuju Tahap Lanjut (25% < a ≤ 50%) Agak Parah P11 Karies Denties Tahap Lanjut (50% < a ≤ 75%) Parah P12 Gangren Pulpa (50% < a ≤ 75%) Parah P13 Pulpa Polip (50% < a ≤ 75%) Parah P14 Periostitis (50% < a ≤ 75%) Parah Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016
Aturan  yang  didapatkan  berdasarkan  penyakit  berjumlah  14  aturan,  yaitu sebagai berikut.
Tabel 3. Aturan ATURAN KE - GEJALA (IF) PENYAKIT (THEN) 1 G1 AND G2 AND G9 AND G12 AND G3 P1 2 G1 AND G2 AND G10 AND G12 AND G4 AND G5 AND G34 P2 3 G24 AND G26 AND G31 P3 4 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G20 AND G27 AND G24 AND G21 AND G23 AND G31 AND G4 P4 5 G24 AND G21 AND G27 AND G22 AND G28 P5 6 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G20  AND  G30  AND  G7  AND  G36  AND  G33 AND G35 P6 7 G1  AND  G2  AND  G10  AND  G11  AND  G35 AND G8 AND G29 AND G31 AND G33 P7 8 G1 AND G2 AND G10 AND G11 AND G35 P8 9 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G15 AND G14 AND G16 P9 10 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G15 AND G14 AND G16 AND G32 P10 11 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G15 AND G14 AND G21 AND G8 AND G36 P11 12 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G15 AND G13 AND G17 P12 13 G1 AND G2 AND G9 AND G11 AND G6 AND G15 AND G18 AND G19 P13 14 G1 AND G2 AND G10 AND G11 AND G8 AND G6 AND G20 AND G21 AND G37 P14 Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016

## 3.3 Implementasi
Adapun  tampilan  dari  halaman  cek  diagnosa  pada  sistem  pakar  ini  yaitu sebagai berikut:
Gambar 3. Tampilan halaman cek diagnosa Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016
Tampilan hasil setelah melakukan cek diagnosa pada sistem pakar ini yaitu sebagai berikut:
(a) (b)
Gambar 4. Hasil pengecekan diagnosa (a) Tampilan dengan detail penyakit yang masih tertutup (b) Tampilan dengan detail penyakit yang terbuka Sumber : Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web Dengan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang. 2016

## 3.2. Pembahasan
Pembahasan  diperlukan  untuk  mengetahui  hasil  dari  penelitian  sudah dapat  menyelesaikan  permasalahan  atau  belum.  Permasalahan  yang  telah dirumuskan  sebelumnya  yaitu  apakah  metode  Fuzzy  Inference  System  Takagi- Sugeno-Kang  (metode  Sugeno)  dapat  memberikan  diagnosa  penyakit  gigi  pada sistem pakar.
Berikut ini langkah-langkah yang digunakan dalam metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang, yaitu:
a. Pembentukan himpunan Fuzzy / Fuzzyfikasi Tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk  mengubah  variabel  numerik (variabel  non  fuzzy)  berupa  bobot  nilai,  batas  interval  minimum  dan maksimum  dari  gejala  yang  dipilih  menjadi  variabel  linguistik  (variabel fuzzy) dengan rumus fuzzyfikasi sehingga didapatkan nilai fuzzy.
Contoh proses fuzzifikasi, yaitu sebagai berikut. Sistem menampilkan pilihan  “G1”  dan  “G24”.  Kemudian  user  memilih  “G1”  dimana  gejala  ini memiliki  bobot  nilai  0,15  dengan  batas  0  ≤  a  ≤  0,4.  Selanjutnya  dilakukan proses fuzzyfikasi dengan rumus di atas.
µ a (x) = 0                           , x ≤ 0 atau x ≥ 0,4 (x-0) / (0,2-0)       , 0 ≤ x ≤ 0,2 (0,4-x) / (0,4-0,2) , 0,2 ≤ x ≤ 0,4 Lalu masukkan nilai 0,15 ke dalam proses fuzzyfikasi x = 0,15 , maka (0,15-0) / (0,2-0) = 0,15 / 0,2 = 0,75 Jadi hasil nilai untuk gejala “G1” adalah 0,75.

## b. Aplikasi fungsi implikasi
Contoh  pembentukan  aturan  premis  pada  sistem  pakar  ini  yaitu  IF gejala  =  G1  AND  G2  AND  G3  AND  G9  AND  G12  then  penyakit  =  P1. Berdasarkan  aturan  yang  telah  dibentuk  pada  tahap  akuisisi  pengetahuan, didapatkan sebanyak 14 aturan.

## c. Defuzzifikasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir  dari  logika  fuzzy  dimana setelah  dilakukan  fuzzyfikasi  pada  tiap  gejala  yang  dipilih,  kemudian  dari gejala-gejala tersebut diproses berdasarkan aturan dari fungsi implikasi yang telah dibuat sehingga didapatkan hasil penyakit.
Contoh proses defuzzifikasi, yaitu sebagai berikut.
WA = (F.G1 x BN.G1) + (F.G2 x BN.G2) + (F.G3 x BN.G3) + (F.G9 x BN.G9) + (F.G12 x BN.G12) F.G1 + F.G2 + F.G3 + F.G9 + F.12 = (0,75 x 0,15) + (0,75 x 0,15) + (0,75 x 0,15) + (1 x 0,8) + (1 x 0,5) 0,75 + 0,75 + 0,75 + 1 + 1 = 0,125 + 0,125 +0,125 + 0,8 + 0,5
4,25 = 1,6375 = 0,3853 4,25 Tingkat keparahan penyakit = 0,3853 x 100% = 38,53% Dengan  keterangan,  F.G1  adalah  Nilai  Fuzzifikasi  dari  gejala  dengan kode  G1,  BN.G1  adalah  Bobot  Nilai  Linguistik  yang  dimiliki  gejala  dengan kode G1.
KODE RANGE KEPARAHAN DARI PAKAR KETERANGAN TINGKAT KEPARAHAN DARI SISTEM KETERANGAN P1 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 38,53% Agak Parah P2 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 59,64% Parah P3 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 69,62% Parah P4 (50% < a ≤ 75%) Parah 51,43% Parah P5 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 45,5% Agak Parah P6 (50% < a ≤ 75%) Parah 53,93% Parah P7 (50% < a ≤ 75%) Parah 52,14% Parah P8 (50% < a ≤ 75%) Parah 46,05% Agak Parah P9 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 37,61% Agak Parah P10 (25% < a ≤ 50%) Agak Parah 43,89% Agak Parah P11 (50% < a ≤ 75%) Parah 51,76% Parah P12 (50% < a ≤ 75%) Parah 42,5% Agak Parah P13 (50% < a ≤ 75%) Parah 56,43% Parah P14 (50% < a ≤ 75%) Parah 58,55% Parah
Dari hasil pengujian antara sistem dengan pakar, didapatkan ketepatan hasil tingkat keparahan diagnosa penyakit gigi sebesar 71,43%. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar dan dapat memberikan diagnosa penyakit gigi.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  maka dapat diperoleh simpulan sebagai berikut:
a. Metode  Fuzzy  Inference  System  Takagi-Sugeno-Kang  dapat  memberikan diagnosa penyakit gigi berdasarkan gejala-gejala yang dialami penderita.
b. Ketepatan  hasil  tingkat  keparahan  penyakit  antara  sistem  pakar  dengan pakar sebesar 71,43%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Setiawati, Lutfi Salisa. 2016. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web  Dengan  Fuzzy  Inference  System  Takagi-Sugeno-Kang.  Program  S-1 Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat: Banjarbaru.
[2] Anggraeny,  Fetty  Tri.  2007.  Sistem  Pakar  Gigi  dan  Mulut  Menggunakan Metoda  Forward  Chaining  vol  02,  No.1,  hal  29-34.  Teknik  Informatika, Jawa Timur.
[3] Kusrini. 2006. Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi. Andi, Yogyakarta.
[4] Laudon, Janne. 2008. Sistem Informasi Manajemen. Salemba Empat, Jakarta.
[5] Susilo, Frans. 2003. Himpunan dan Logika Kabur Serta Aplikasinya. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6] Wang,  Jun.  2006.  Advanced  in  Neural  Networks  –  ISNN  2006.  Springer: Hong Kong.